Retour sur deux jours consacrés à l’IA
Dans le cadre de son « Lab » dédié à l’innovation, Spyrit vient d’organiser un hackathon interne. Objectif : rassembler tous les profils de l’entreprise pour aborder les défis de l’intelligence artificielle (IA) avec des solutions concrètes. Cet événement de deux jours a été conçu pour explorer et mieux comprendre, collectivement, comment mettre en oeuvre le potentiel de ces technologies avec deux axes :
- l’efficacité opérationnelle : comment améliorer nos processus internes ;
- la création de valeur : quelles solutions avancées proposer à nos clients.
Objectifs et structure de l’événement
Pour le dire crûment, le principal objectif de ce hackathon était de mettre les mains dans le cambouis ! 👷♂️👷♀️
Nous voulions passer d’une posture individuelle d’utilisateurs de l’IA à une posture collective de connaisseurs. Parmi six sujets possibles pour lesquels l’IA pouvait nous aider, nous en avons retenu quatre et l’équipe Spyrit s’est répartie en équipes pour plancher sur ces quatre sujets.
Chaque équipe à pu se concentrer sur un domaine spécifique allant de la vente à l’automatisation des tests, en passant par la création de contenu et le développement de solutions de service client.
#1 Automatiser l’enrichissement des prospects avec l’IA
Le problème à résoudre
Le processus de vente chez Spyrit reposait sur des méthodes traditionnelles d’acquisition de leads et de segmentation manuelle, ce qui rend les opérations souvent laborieuses et chronophages. L’équipe a proposé de remplacer la partie manuelle d’enrichissement des prospects en intégrant une solution basée sur l’IA pour automatiser le scoring des clients, la segmentation et proposition de personnalisation des interactions.
Analyse des résultats
Bluffant ! Une solution très simple à utiliser et à mettre en oeuvre, basée sur une base de données qui permet de déposer son fichier avec les données à traiter et des appels d’API vers des agents chat GPT qui vont alors renseigner une note, le placer dans le bon segment et même rédiger le bon icebreaker à partir de ces données. Il ne reste plus qu’à intégrer ces éléments dans notre CRM pour pouvoir utiliser ces infos.
Conclusion et perspectives futures
On est dans un des cas d’usage assez classique de l’IA, à ceci près que cette boîte intelligente très simple peut s’intégrer à n’importe quelle équipe et n’importe quel processus de vente. Dès lors, l’idée de la diffuser plus largement que pour notre propre usage n’est pas exclu.
#2 Automatisation de la composition de pages WordPress avec Elementor et l’IA
Le problème à résoudre
La création de pages web avec un constructeur de page est un processus qui demande beaucoup de temps et d’efforts manuels. Cela limite la rapidité de mise en œuvre des projets et augmente la facture client, pour une prestation à faible valeur ajoutée. Le projet était de solliciter l’IA pour analyser les contenus, identifier leur structure sémantique et, à partir de là, automatiser la génération des nouvelles pages dans un format adapté au nouveau site.
Après un peu de recherche et d’exploration, l’équipe retient une solution basé sur le format JSON.
Comment elle fonctionne ?
La solution ‘Prompt to JSON’ repose sur le découpage des tâches en trois séquences consécutives, chacune confiée à un agent IA spécialisé sur un objectif précis. Cette structuration a permis d’aboutir à un système opérationnel :
- A partir du texte ou d’une page, le premier agent identifie les type de bloc à créer
- on obtient une liste d’éléments typés (Titre h1, paragraphe, liste à puce ..) le deuxième agent s’occupe de composer une mise en page
- on obtient un guide de mise en page que le dernier agent doit traduire en JSON.
Potentiel d’amélioration de l’efficacité et des défis restants
Cette première automatisation du processus complet s’avère déjà très concluante. Elle nécessite encore des ajustements pour garantir une intégration fluide et maintenir la qualité du design en conformité avec ce qui est défini en phase de création.
#3 Automatisation des tests avec l’IA
Le problème à résoudre
Les tests, utilisant le développement dirigé par le comportement (BDD), sont cruciaux pour garantir que les applications répondent aux attentes des utilisateurs. Ces tests, rédigés en langage naturel, facilitent la compréhension entre développeurs, testeurs, et parties prenantes non techniques, assurant que l’application fonctionne conformément aux exigences.
Néanmoins, la rédaction de test est contraignante, notamment en terme de temps pour initialiser et maintenir ces tests. Pour répondre à ce défi, la troisième équipe a réfléchi à des d’outils d’automatisation pour la création et la mise à jour des tests, à partir du code et des spécifications.
Le fonctionnement de cette machine à rédiger des tests
ici encore, le travail a été découpé pour être confié à deux agents qui interagissent.
- Le premier agent reçoit les récupère le code et les éléments de spécifications (code diff de la PR, ticket Jira, et potentiellement un prompt additionnel) et, partant de là, rédige des tests de manière simple et sans se préoccuper de la finalité. Il fourni en somme une première version des tests, rédigé selon la syntaxe de Behat.
- Cette première version des tests est alors transmise à un second agent qui, lui, est spécialisé dans la rédaction de test Behat. Il s’occupe alors d’optimiser les tests, de garantir le respect des bonnes pratiques Behat, pour les rendre aussi parfaits que possible.
Analyse des résultats
L’équipe a pu automatiser la création de scénarios de tests, réduisant le temps nécessaire pour les tests manuels. Cette intégration montre des résultats prometteurs, mais confirme la nécessité de maintenir une intervention humaine pour la relecture.
#4 Développement d’agents conversationnels d’assistance utilisateur
Création d’un agent conversationnel pour automatiser le support client
Récemment, nous avons innové en lançant une offre d’assistance étendue permettant à tous les utilisateurs de nos clients en maintenance de nous soumettre directement leurs demandes. Ce nouveau service est régulé par un contrat spécifique qui prévoit la facturation en fonction du nombre de tickets générés.
Sur le plan opérationnel, ce service étendu propose une boîte de dialogue dans l’application qui permet aux utilisateurs de poser des questions. C’est l’équipe TMA qui gère alors les réponses aux questions, transfère su besoin les demandes aux experts métiers et assure la mise à jour de la documentation, pour une amélioration continue.
Certaines application clients ont parfois des milliers d’utilisateurs : notre organisation actuelle ne permettrait pas de répondre à un tel volume de demandes. Une limite que ne connait pas un agent IA de premier niveau, interrogeant une documentation spécifique intégré. Cela permettrait de fournir un premier niveau de réponse et éventuellement escalader la demande au niveau supérieur si la réponse n’est pas possible. Une vraie manière d’augmenter la satisfaction des utilisateurs.
Les résultats
L’intégration de l’IA a permis d’exploiter des bases de données internes et des documents pour former l’agent à répondre de manière informative. Le développement de deux agents, agents ChatBOT et IntraBOT, représente un progrès significatif et permet de traiter les premières demandes. Il reste encore beaucoup de chemin avant une possible commercialisation notamment pour connecter les outils de chat et nos outils de gestion de ticket.
Par ailleurs, parmi les 4 sujets traités lors de ce hackaton, c’est le seul qui se tourne vers l’extérieur. Il faudra donc programmer une phase de test importante pour contrôler que l’agent est capable de rester dans le cadre de ce qui lui est demandé et éviter que ce soit l’occasion pour des plus malins de tourner le système en blague potache pour faire produire par le chat la recette d’une tarte au fraise.
Enseignements clefs et innovations du hackathon
Synthèse des innovations par atelier
Chaque atelier a apporté des solutions innovantes qui, ensemble, ont renforcé la capacité de Spyrit à intégrer l’IA dans ses opérations.
Impacts sur l’organisation interne de Spyrit
Les projets développés lors du hackathon ont non seulement amélioré les processus internes, mais encore ont stimulé la culture d’innovation au sein de l’entreprise.
Projets futurs basés sur les succès du hackathon
Les succès du hackathon ont ouvert la voie à de nouveaux projets innovants, avec un focus sur l’expansion des capacités d’IA à travers l’entreprise.
Stratégies pour maintenir l’impulsion créative
Spyrit s’engage à maintenir cette dynamique par des investissements continus en R&D et par l’organisation régulière de hackathons pour explorer de nouvelles idées.
FAQ
Comment l’IA peut-elle transformer les ventes ?
L’IA peut automatiser des tâches répétitives, améliorer le ciblage des clients et personnaliser les interactions pour augmenter les taux de conversion.
Quels sont les avantages d’un hackathon interne ?
Un hackathon interne stimule l’innovation, favorise la collaboration entre les départements, et accélère le développement de solutions à des problèmes complexes.
Comment Spyrit intègre-t-elle les nouvelles technologies dans ses processus ?
Spyrit adopte une approche proactive pour intégrer les nouvelles technologies, en évaluant constamment les outils émergents et en formant ses équipes à leur utilisation efficace.
Quels sont les défis rencontrés lors de l’intégration de l’IA ?
Les défis incluent la compatibilité avec les systèmes existants, la gestion des données de qualité variable, et le maintien de l’équilibre entre automatisation et intervention humaine.
Comment mesurer l’impact d’un hackathon sur l’innovation d’entreprise ?
L’impact peut être mesuré par le nombre de projets implémentés, l’amélioration des processus, et l’augmentation de l’engagement des employés envers l’innovation.
Quelles sont les meilleures pratiques pour automatiser la composition de pages web avec l’IA ?
Les meilleures pratiques incluent l’utilisation de templates prédéfinis, la personnalisation basée sur des données analytiques, et la formation continue des équipes de développement.
Comment les agents conversationnels peuvent-ils améliorer le service clientèle ?
Ils peuvent fournir des réponses instantanées, trier les demandes par priorité, et libérer du temps pour les agents humains afin qu’ils se concentrent sur des cas plus complexes.